世界模型

Human-in-the-Loop Control of Objective Drift in LLM-Assisted Computer Science Education

人机协同控制LLM辅助计算机科学教育中的目标漂移

Mark Dranias, Adam Whitley

机构 * Asheville Institute for Memory and Longevity（阿什维尔记忆与长寿研究所） ； University of North Carolina Asheville（北卡罗来纳大学阿什维尔分校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出一种人机协同的教学方法，通过分离规划与执行，训练学生在代码生成前指定接受标准和架构约束，以稳定AI辅助学习过程。

Comments 8 pages

Enhancing Policy Learning with World-Action Model

通过世界-动作模型增强策略学习

Yuci Han, Alper Yilmaz

机构 * Photogrammetry and Computer Vision Lab, The Ohio State University（俄亥俄州立大学摄影测量与计算机视觉实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出World-Action Model，通过联合推理未来视觉观测和驱动状态转移的动作，提升策略学习效果。在CALVIN基准的八项任务中，WAM通过行为克隆和基于模型的PPO优化，显著提高成功率。

World Reasoning Arena

世界推理竞技场

PAN Team, Qiyue Gao, Kun Zhou, Jiannan Xiang, Zihan Liu, Dequan Yang, Junrong Chen, Arif Ahmad, Cong Zeng, Ganesh Bannur, Xinqi Huang, Zheqi Liu, Yi Gu, Yichi Yang, Guangyi Liu, Zhiting Hu, Zhengzhong Liu, Eric Xing

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出WR-Arena基准，评估世界模型在动作模拟、长期预测和推理规划三方面的能力，揭示当前模型与人类水平推理的差距。

Do Language Models Follow Occam's Razor? An Evaluation of Parsimony in Inductive and Abductive Reasoning

语言模型遵循奥卡姆剃刀吗？对归纳和反向推理中简约性的评估

Yunxin Sun, Abulhair Saparov

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文评估大型语言模型在归纳和反向推理中是否遵循奥卡姆剃刀原则，通过生成综合推理问题测试其在简单和复杂场景中的表现，发现模型在复杂世界模型中难以生成高质量假设。

Unified Camera Positional Encoding for Controlled Video Generation

统一的相机位置编码用于受控视频生成

Cheng Zhang, Boying Li, Meng Wei, Yan-Pei Cao, Camilo Cruz Gambardella, Dinh Phung, Jianfei Cai

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Building 4.0 CRC（4.0建筑CRC） ； VAST（VAST研究院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出UCPE，通过统一相机信息实现视频生成中的高可控性与视觉真实性，结合轻量级注意力适配器提升模型性能。

Comments Camera Ready of CVPR2026. Project Page: https://chengzhag.github.io/publication/ucpe/ Code: https://github.com/chengzhag/UCPE

AI Mental Models: Learned Intuition and Deliberation in a Bounded Neural Architecture

AI 心智模型：在有限神经架构中学习的直觉与推理

Laurence Anthony

机构 * Waseda University（早稻田大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文探讨有限神经架构是否能在经典64项演绎推理基准上实现直觉与推理的分工。研究提出双路径架构，通过直觉与推理路径的分离，展示出在交叉验证中推理路径的显著优势，表明模型具备结构化内部计算能力。

MagicWorld: Towards Long-Horizon Stability for Interactive Video World Exploration

MagicWorld: 向交互视频世界探索的长时稳定迈进

Guangyuan Li, Bo Li, Jinwei Chen, Xiaobin Hu, Lei Zhao, Peng-Tao Jiang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； vivo BlueImage Lab, vivo Mobile Communication Co., Ltd.（vivo蓝影实验室，vivo移动通信有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；video world model(abstract)；world model(abstract)；video world model(abstract)

AI总结 本文提出MagicWorld模型，通过引入流引导运动保留约束和增强交互训练策略，解决复杂环境中运动漂移和长时交互误差累积问题，并构建RealWM120K数据集验证其有效性。

WorldCam: Interactive Autoregressive 3D Gaming Worlds with Camera Pose as a Unifying Geometric Representation

WorldCam: 交互式自回归3D游戏世界与相机姿态作为统一的几何表示

Jisu Nam, Yicong Hong, Chun-Hao Paul Huang, Feng Liu, JoungBin Lee, Jiyoung Kim, Siyoon Jin, Yunsung Lee, Jaeyoon Jung, Suhwan Choi, Seungryong Kim, Yang Zhou

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出WorldCam，通过将相机姿态作为统一的几何表示，解决交互式游戏世界中动作控制与长时序3D一致性问题，结合物理连续动作空间和全局相机姿态索引提升导航与视觉质量。

Comments Project page is available at https://cvlab-kaist.github.io/WorldCam/

RS-WorldModel: a Unified Model for Remote Sensing Understanding and Future Sense Forecasting

RS-WorldModel：一种用于遥感理解与未来感知预测的统一模型

Linrui Xu, Zhongan Wang, Fei Shen, Gang Xu, Huiping Zhuang, Ming Li, Haifeng Li

机构 * Central South University（中南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 RS-WorldModel通过联合处理时空变化理解和文本引导的未来场景预测，提升遥感任务的跨任务迁移能力，其在1.1 million样本数据集上训练，参数仅2B即可超越多数开源模型。

Do Diffusion Models Dream of Electric Planes? Discrete and Continuous Simulation-Based Inference for Aircraft Design

扩散模型是否梦想着电动飞机？基于模拟的推断用于飞机设计

Aurelien Ghiglino, Daniel Elenius, Anirban Roy, Ramneet Kaur, Manoj Acharya, Colin Samplawski, Brian Matejek, Susmit Jha, Juan Alonso, Adam Cobb

机构 * Computer Science Laboratory, SRI（SRI计算机科学实验室） ； Aerospace Design Laboratory, Stanford University（斯坦福大学航空航天设计实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文基于模拟推断方法，生成电动垂直起降飞机的概念设计，引入两级概率模型，结合扩散模型加速设计生成并发现飞机设计中的物理规律。

How Safe Will I Be Given What I Saw? Calibrated Prediction of Safety Chances for Image-Controlled Autonomy

给我所见的安全性如何？面向图像控制自主系统的校准安全性预测

Zhenjiang Mao, Mrinall Eashaan Umasudhan, Ivan Ruchkin

机构 * Trustworthy Engineered Autonomy (TEA) Lab（可信工程自主性实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出一种校准的安全性预测框架，用于端到端视觉控制系统，解决部分可观测性和分布偏移下的安全性预测问题，通过无监督域适应和世界模型提升预测鲁棒性。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2308.12252

PPGuide: Steering Diffusion Policies with Performance Predictive Guidance

PPGuide: 通过性能预测引导操控扩散策略

Zixing Wang, Devesh K. Jha, Ahmed H. Qureshi, Diego Romeres

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 PPGuide通过性能预测引导技术，在推理时引导预训练的扩散策略避免失败模式，提升机器人操作的鲁棒性。

Comments Accepted by ICRA'26

MSVBench: Towards Human-Level Evaluation of Multi-Shot Video Generation

MSVBench: 向多镜头视频生成的人机水平评估迈进

Haoyuan Shi, Yunxin Li, Nanhao Deng, Zhenran Xu, Xinyu Chen, Longyue Wang, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Alibaba International Digital Commerce（阿里巴巴国际数字商业） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 MSVBench通过引入分层脚本和参考图像，提出混合评估框架，验证了视频生成模型的连贯性和吸引力，并展示了其在多镜头视频生成中的有效性。

Continual learning and refinement of causal models through dynamic predicate invention

通过动态谓词发明实现因果模型的持续学习与完善

Enrique Crespo-Fernandez, Oliver Ray, Telmo de Menezes e Silva Filho, Peter Flach

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出通过动态谓词发明实现因果模型的持续学习与完善，利用元解释学习提升推理效率，显著提高样本效率。

ARCTraj: A Dataset and Benchmark of Human Reasoning Trajectories for Abstract Problem Solving

ARCTraj：抽象问题解决中人类推理轨迹的数据集和基准

Sejin Kim, Hayan Choi, Seokki Lee, Sundong Kim

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 ARCTraj通过记录人类推理轨迹，提供了一种结构化且可解释的框架，用于研究抽象问题解决中的推理过程，推动可解释性和可推广智能的发展。

Comments KDD 2026 (Datasets and Benchmarks) accepted

Hand2World: Autoregressive Egocentric Interaction Generation via Free-Space Hand Gestures

Hand2World: 通过自由空间手势生成自主回归的视角交互

Yuxi Wang, Wenqi Ouyang, Tianyi Wei, Yi Dong, Zhiqi Shen, Xingang Pan

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 Hand2World通过自由空间手势生成视角交互，利用自回归框架解决遮挡、相机运动解耦和长视频生成问题，提升视觉生成的质量与稳定性。

SkyReels-V3 Technique Report

SkyReels-V3 技术报告

Debang Li, Zhengcong Fei, Tuanhui Li, Yikun Dou, Zheng Chen, Jiangping Yang, Mingyuan Fan, Jingtao Xu, Jiahua Wang, Baoxuan Gu, Mingshan Chang, Wenjing Cai, Yuqiang Xie, Binjie Mao, Youqiang Zhang, Nuo Pang, Hao Zhang, Yuzhe Jin, Zhiheng Xu, Dixuan Lin, Guibin Chen, Yahui Zhou

机构 * SkyReels Team（SkyReels 团队） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 SkyReels-V3 提出三种视频生成范式，通过多模态上下文学习框架实现高质量视频生成，涵盖图像到视频、视频扩展和音频引导生成，达到接近闭源系统的性能。

Dynamic Worlds, Dynamic Humans: Generating Virtual Human-Scene Interaction Motion in Dynamic Scenes

动态世界，动态人类：生成动态场景中的虚拟人类-场景交互动作

Yin Wang, Zhiying Leng, Haitian Liu, Frederick W. B. Li, Mu Li, Xiaohui Liang

机构 * Beihang University（北航大学） ； University of Durham（达勒姆大学） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出Dyn-HSI架构，通过动态视觉导航、分层经验记忆和人-场景交互扩散模型，生成高质量的动态场景中人-场景交互动作。

Task Aware Dreamer for Task Generalization in Reinforcement Learning

面向任务泛化的任务感知梦者

Chengyang Ying, Xinning Zhou, Zhongkai Hao, Hang Su, Songming Liu, Dong Yan, Jun Zhu

机构 * Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学国家研究中心） ； Tsinghua-Bosch Joint Center for Machine Learning, Institute for Artificial Intelligence（清华大学-博世联合机器学习中心，人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出任务感知梦者（TAD）方法，通过整合奖励引导的特征提升强化学习中任务泛化能力，尤其在高任务分布相关性任务中表现优异。

Creativity in AI as Emergence from Domain-Limited Generative Models

人工智能中的创造力作为领域受限生成模型的涌现

Corina Chutaux

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出从生成模型角度研究人工智能创造力，将其视为领域受限模型在受限制信息环境中的涌现属性，通过分解四个组成部分探讨创造力的生成机制。

Time-Scaling Is What Agents Need Now

现在智能体需要时间扩展

Zhi Liu, Guangzhi Wang

机构 * CareerInternational Research Team（CareerInternational研究团队） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出时间扩展概念，旨在通过扩展时间路径提升智能体的深度推理和问题解决能力，无需增加静态参数。

Adaptive Intelligence: leveraging insights from adaptive behavior in animals to build flexible AI systems

自适应智能：借鉴动物适应性行为的洞察来构建灵活的AI系统

Mackenzie Weygandt Mathis

机构 * Biological intelligence is inherently adaptive（生物智能本质上是适应性的） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出通过借鉴动物适应性行为的洞察，构建能够在线学习、泛化和快速适应环境变化的自适应AI系统。

Comments 10 pages, 4 figures

Journal ref Nature Neuroscience Dec 2025

AI Agent Systems: Architectures, Applications, and Evaluation

AI代理系统：架构、应用与评估

Bin Xu

机构 * School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University（电气、计算机与能源工程学院，亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文综述了AI代理系统在架构、应用与评估方面的最新进展，探讨了代理组件、协调模式及部署设置，并分析了设计权衡与评估挑战。

SegEarth-R2: Towards Comprehensive Language-guided Segmentation for Remote Sensing Images

SegEarth-R2: 向远程 sensing 图像的全面语言引导分割迈进

Zepeng Xin, Kaiyu Li, Luodi Chen, Wanchen Li, Yuchen Xiao, Hui Qiao, Weizhan Zhang, Deyu Meng, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； China Telecom Shaanxi Branch（中国电信陕西分支） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 SegEarth-R2通过MLLM架构实现远程 sensing 图像的全面语言引导分割，解决复杂场景下的多目标和隐含意图识别问题。

Memorize-and-Generate: Towards Long-Term Consistency in Real-Time Video Generation

记忆与生成：迈向实时视频生成中的长期一致性

Tianrui Zhu, Shiyi Zhang, Zhirui Sun, Jingqi Tian, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 MAG通过分离内存压缩与帧生成任务，提升实时视频生成的长期一致性与效率。

Comments Code will be released at https://github.com/Xilluill/MAG

Large Language Models as Discounted Bayesian Filters

大语言模型作为折扣贝叶斯滤波器

Jensen Zhang, Jing Yang, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本研究提出了一种贝叶斯过滤框架，揭示大语言模型在动态环境中的信念更新机制，并提出提示策略以优化其先验校准。

Comments Under submission

Unifying Deep Predicate Invention with Pre-trained Foundation Models

统一深度谓词发明与预训练基础模型

Qianwei Wang, Bowen Li, Zhanpeng Luo, Yifan Xu, Alexander Gray, Tom Silver, Sebastian Scherer, Katia Sycara, Yaqi Xie

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Computer Science and Engineering Division, University of Michigan（密歇根大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science, University of Pittsburgh（匹兹堡大学计算机科学系） ； Centaur AI Institute（Centaur人工智能研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 UniPred通过双层学习框架统一深度谓词发明与预训练基础模型，提升机器人任务的可扩展性和灵活性。

Comments 18 pages, 11 figures

The World is Your Canvas: Painting Promptable Events with Reference Images, Trajectories, and Text

世界是你的画布：通过参考图像、轨迹和文本绘画可提示事件

Hanlin Wang, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Yue Yu, Yihao Meng, Wen Wang, Ka Leong Cheng, Shuailei Ma, Qingyan Bai, Yixuan Li, Cheng Chen, Yanhong Zeng, Xing Zhu, Yujun Shen, Qifeng Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； ZJU（浙江大学） ； NEU（南京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； NTU（南洋理工大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 WorldCanvas通过结合文本、轨迹和参考图像，实现可提示的多代理交互事件生成，提升世界模型的交互性和可控性。

Comments Project page and code: https://worldcanvas.github.io/

MMGR: Multi-Modal Generative Reasoning

MMGR：多模态生成推理

Zefan Cai, Haoyi Qiu, Tianyi Ma, Haozhe Zhao, Gengze Zhou, Kung-Hsiang Huang, Parisa Kordjamshidi, Minjia Zhang, Wen Xiao, Jiuxiang Gu, Nanyun Peng, Junjie Hu

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； Microsoft（微软） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 MMGR提出一个多模态生成推理评估框架，通过物理、逻辑、空间和时间五个能力评估视频和图像生成模型，揭示其在抽象推理和具身导航中的性能不足。

Comments work in progress

MajutsuCity: Language-driven Aesthetic-adaptive City Generation with Controllable 3D Assets and Layouts

魔法城：基于语言的美学自适应城市生成与可控3D资产和布局

Zilong Huang, Jun He, Xiaobin Huang, Ziyi Xiong, Yang Luo, Junyan Ye, Weijia Li, Yiping Chen, Ting Han

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 MajutsuCity通过可控3D资产和布局生成逼真城市，结合语言驱动和美学自适应，实现高保真度和风格多样性。

Comments 13 pages, 6 figures